まとめ：Pandas の Int16Dtype 型を使いこなしてメモリ効率を向上させよう

Pandas の Int16Dtype 型に関する解説

pandas ライブラリは、データ分析とデータ操作のための強力なツールです。pandas.Int16Dtype 型は、メモリ効率の高い符号付き 16 ビット整数データを格納するために使用されます。この型は、数値データの列を効率的に表現したい場合に便利です。

主な特徴:

• 16 ビットの符号付き整数データ型
• メモリ効率が良い
• 数値データの列を効率的に表現
• 以下の演算をサポート
  • 加算
  • 減算
  • 乗算
  • 除算
  • 比較
  • 論理演算
• 欠損値 (NaN) をサポート

使用例:

import pandas as pd

# Int16Dtype 型の Series を作成
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], dtype=pd.Int16Dtype())

# 型を確認
print(data.dtype)

# 演算
print(data + 1)
print(data * 2)

# 比較
print(data > 2)

# 欠損値
data[2] = np.nan

# 欠損値を確認
print(data.isnull())

Int16Dtype 型を使用する利点:

• 多くの演算をサポート

Int16Dtype 型を使用する欠点:

• 整数データのみを格納できる
• 浮動小数点データや文字列データを格納できない

Int16Dtype 型とその他のデータ型との比較:

補足:

• Int16Dtype 型は、メモリ効率が良い一方、表現できる数値の範囲が限られます。
• データ型を選択する際は、データの性質と必要な演算を考慮する必要があります。

Pandas の Int16Dtype 型を使ったサンプルコード

データの読み込み

import pandas as pd

# CSV ファイルからデータを読み込む
df = pd.read_csv("data.csv", dtype={"column_name": pd.Int16Dtype()})

# エクセルファイルからデータを読み込む
df = pd.read_excel("data.xlsx", dtype={"column_name": pd.Int16Dtype()})

データの集計

# 列の合計値
df["column_name"].sum()

# 列の平均値
df["column_name"].mean()

# 列の最大値
df["column_name"].max()

# 列の最小値
df["column_name"].min()

データのフィルタリング

# 特定の値を持つ行を抽出
df.loc[df["column_name"] == 10]

# 特定の範囲内の値を持つ行を抽出
df.loc[df["column_name"].between(10, 20)]

# 欠損値を持つ行を抽出
df.loc[df["column_name"].isnull()]

データの操作

# 列に 10 を加算
df["column_name"] += 10

# 列に 2 を乗算
df["column_name"] *= 2

# 列の値を 0 で置き換える
df["column_name"].replace(to_replace=np.nan, method="ffill")

データの可視化

# ヒストグラム
df["column_name"].hist()

# 散布図
df.plot.scatter(x="column_name", y="another_column_name")

# 箱ひげ図
df.boxplot(column="column_name")

• 上記はあくまでもサンプルコードです。実際のコードは、データの内容と目的に合わせて書き換えてください。
• Pandas の公式ドキュメントには、Int16Dtype 型を含む様々なデータ型に関する詳細情報が記載されています。

Pandas の Int16Dtype 型を使うその他の方法

データ型変換

df["column_name"] = df["column_name"].astype(pd.Int16Dtype())

マスク

mask を使用して、特定の条件を満たす値のみを Int16Dtype 型に変換できます。

df["column_name"] = df["column_name"].mask(df["column_name"] > 10, pd.Int16Dtype())

クエリ

query() メソッドを使用して、特定の条件を満たす行のみを抽出 and Int16Dtype 型に変換できます。

df = df.query("column_name > 10").astype({"column_name": pd.Int16Dtype()})

高度な操作

上記のサンプルコードに加え、Pandas には Int16Dtype 型を使った様々な高度な操作が可能です。

• グループ化と集計
• 時系列分析
• 機械学習

これらの操作については、Pandas の公式ドキュメントを参照してください。

注意事項